#author("2017-06-01T23:25:41+00:00","default:admin","admin")
#author("2021-07-05T08:46:41+00:00","default:admin","admin")
-[[【徹底解説】顧客も満足し、売上も上がるポイントサービスの仕組みとメリット:https://point-marketing.jp/511]]

*ポイントサービスの目的 [#ffa6ad87]
多くの企業がポイントシステムを導入するのは、お客様にポイント還元をして”お得”によって囲い込みたいという理由だけではありません。このID-POS×会員属性情報分析によって、”個”客の行動をしっかり把握しながら、適切な商品を、適切な分量だけ仕入れ、それを陳列し、適切な時間帯にインストア・プロモーションを仕掛けることで、顧客にとっては「欲しいものがしっかり品揃えされていて、且つ、どこにあるか分かりやすい店づくり」を実現すると同時に、売り手としては「機会ロスが少ない、売り場効率の良い店づくり」を実現していこう、というわけです。

*データ分析 [#tb4398ab]
-[[顧客分析の手法（デシル分析、RFM分析）:http://www.albert2005.co.jp/technology/marketing/customer_analysis.html#rfm]]
**RFM分析 [#m24e1c3e]
-[[RFM分析とは：購買行動で顧客を分類し、理解する｜データ分析用語を解説:http://www.graffe.jp/blog/504/]]

-Recency（最新購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標で顧客を分類する方法

-RFMC分析 ... RFM + C（商品カテゴリ）
-MRFI ... RFM + I（商品）

-RFM-D（Distance）分析
--RFMのデータと顧客の居住地との距離を掛け合わせて分析
--遠距離からの顧客は優良顧客、お店に魅力を感じている顧客である確率が高い
--遠距離ロイヤルカスタマー分析
---遠距離からの顧客数と頻度を向上させるため、遠距離の優良顧客の購買商品を分析します。分析によって、「遠距離ユーザーの購入頻度が高い商品の品揃えを拡張する」、「棚割を近づける」、「遠距離向けのチラシを配布する」などの施策に落とし込み、遠距離ユーザーに魅力のある店舗作りを行なう

**POS分析 [#v3ee4435]
-[[POSデータとは　～何が、いつ、どれだけ、いくらで売れたのかが分かる～｜データ分析用語を解説:http://www.graffe.jp/blog/210/]]

-Point of Sales ＝ 売上がたった時点
-POSデータ ≒ 販売情報
--「何が（What）、いつ（When）、いくつ（How many）、いくらで（How much）売れたのか」を示します。

-POSシステム　＝ POSレジ＋サーバ

***管理単位 [#w6cab70a]
-[[JANコードとPLUコードの違いとは？：実は”レベル感”が違う言葉です｜データ分析用語を解説:http://www.graffe.jp/blog/548/]]
-[[SKUとは：「管理したい」最小の単位｜データ分析用語を解説:http://www.graffe.jp/blog/495/]]

-JANコード ... 「Japanese Article Number コード」の略。バーコードそのもの。
--JANコードとは、商品などに表示されたバーコードのうち、「一般財団法人 流通システム開発センター」が管理しているもの
-J-ANコードは日本国内のみの呼称で、国際的にはEANコード(European Article Number)と呼称され、アメリカ、カナダにおけるUPC（Universal Product Code）と互換性のある国際的な共通商品コード

-PLU ...「Price Look Up コード」の略
--POSシステムでの管理には、一般的には「PLUコード」

**ID-POS分析 [#sf7f6249]
-[[ID-POSとは　~顧客の購買行動を把握できる最強データ~　｜データ分析用語を解説:http://www.graffe.jp/blog/346/]]
-[[ID-POS分析とは（前編）　~会員マスタの”個客属性”でセグメンテーション~　｜データ分析用語を解説:http://www.graffe.jp/blog/350/]]
-[[ID-POS分析とは（後編）　~POS分析の3ステップ。大事なのは”基本”から始めること~　｜データ分析用語を解説:http://www.graffe.jp/blog/353/]]

-ID付きのPOSデータを分析’
--POSデータが「何が（What）、いつ（When）、いくつ（How many）、いくらで（How much）売れたのか」を意味する情報でしたが、ここに「誰に（売れたのか）＝誰が（買ったのか）」という情報が追加されると「ID-POS」になる
---POS分析＝販売実績データ分析
---ID-POS分析＝購買行動データ分析

-POSデータ分析で「売れ方」を知ることが分析の最初の一歩であるべきで、その上で、ID（＝購買者）の単位で分析していく、という手順が良いと思います。特に、事業の全体構造を考えるという観点では「ビジネスとして、どこが儲かっているか」を踏まえたうえで、「その儲けに貢献しているのはどういうお客様か」と考える方が、実態把握に適しています。

**ID-POS x 属性情報分析 [#i9f2a168]
-セグメント別の購買傾向を探る

-POSデータ分析や、ID-POSデータ（トランザクション）の分析は、全体を捉えるのに適しています。できるだけ粒度を大きく捉えて分析をしていく中で「どこに収益のポイントがあるのか」あるいは「経営上の課題があるのか」などをしっかりと見出していくことが重要です。（いわゆる”仮説思考”というものです）
-そこで「ここに、何か問題がありそうだ」あるいは「ここには、なにか理由が潜んでいそうだ」などが見えてくれば、その部分を深掘りするために、会員属性情報などを用いて”仮説検証”を進めていけばよいのです。
-最初の「全体感を捉える」「大局観で物事をみる」というステップを怠ると、木を見て森を見ず、ということになりかねません。

*事例 [#t0e308f7]
**Tポイント [#ne8007a6]
**グリーンスタンプ [#yf3d7536]
***ポイントカードシステム [#gf644750]
-[[ポイントカードシステムソリューション:https://www.greenstamp.co.jp/solution/pointcard_system_solution.html]]

***データ分析サービス [#l891ee2a]
-RFM分析
-ID-POS分析

***分析サービス [#obe87a66]
-出店売上予測調査（出店可否）
-既存店販売可能額調査
-競合出店影響度予測調査
-消費者心理調査

**ブルーチップ [#y49742fd]
-全国共通のブルーチップを小売店で発行
-貯めたブルーチップはカタログ商品と交換
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